现代工程机械液压系统正向着高性能、高精度和复杂化方向发展，这导致了传统液压故障诊断技术已无法满足机械故障诊断和维修的需要。随着现代计算机技术、检测技术、信息技术、虚拟仪器技术和智能技术的进步，工程机械液压系统故障诊断的准确性、科学性和有效性得到了显著提升，从而提高了液压系统的可靠性。下面将详细介绍液压机械传动系统故障诊断技术的研究内容。
液压机械传动系统由多个液压元件和基本回路组成，工作时液压元件、辅助机构以及工作介质大都封闭在壳体和管道内部，这使得系统的状态监测和在线故障诊断变得困难。传统的液压系统故障诊断主要依赖于人工巡回检测和定期检修，但这种方法的缺点是显而易见的。
现代智能故障诊断技术主要包括基于知识的智能故障诊断技术和基于神经网络的智能故障诊断技术。基于知识的故障诊断技术存在获取知识的瓶颈问题、学习能力差、自适应能力差以及实时性差等缺点。而基于神经网络的智能故障诊断技术能够克服这些缺点，并具备联想记忆功能、学习功能、分布式并行处理功能和极强的非线性映射能力，因此开辟了新的故障诊断发展方向。
接下来，现代智能故障诊断技术还包括对液压系统工作装置信息的检测方法，这主要分为动态信号的在线检测和工作状态的识别与故障诊断两部分。动态信号在线检测是指利用传感器实时监测液压系统的特征参数，如压力、流量、温度、元件运动速度、振动和噪声等，并对信号进行滤波、放大、A/D转换等信号调理处理。工作状态的识别与故障诊断涉及信号分析和数据处理，比如频域分析、时域分析、小波分析等，以提取表达工况状态的特征量，并据此进行工作状态识别和故障诊断。
在液压系统油液分析方面，油液中包含了大量关于系统故障的信息，因此油液的检测分析是液压系统故障预测和诊断的重要手段。油液的理化性能参数检测技术涉及到液压油的金属和非金属元素含量分析，这些分析能够反映出液压系统的磨损和密封状态。油液的粘度、酸碱度等理化指标的变化也是系统状态发生变化的征兆之一。通过建立基于液压油理化性能变化与液压系统及其元件状态参数的关系库，运用专家推理机制，可以预测和判定系统的故障。油液颗粒污染度检测是通过对油液中的污染颗粒进行准确测量，并使用实验室取样分析技术、便携式检测仪检测技术及在线快速检测技术进行的。颗粒污染度的检测对于预测液压系统的磨损和故障诊断具有重要意义。
液压系统故障诊断的现代智能方法还包括对油液中理化性能参数和颗粒污染度的分析检测，这些参数和指标的检测与分析，能够帮助工程师们准确地识别和诊断出液压系统的故障部位和原因。比如，硅含量剧增可能意味着外界灰分的大量侵入；铅、铜、铬等元素含量的急剧增加则可能表明含有相同元素的元件发生了剧烈磨损；油液粘度变小则可能意味着水分侵入或系统温度过高。这些信息对于液压系统的故障诊断和维护保养至关重要。
液压机械传动系统故障诊断技术研究的深入发展，不仅提高了工程机械液压系统的可靠性和维护效率，同时也为智能故障诊断技术提供了新的应用场景。随着故障诊断技术的不断进步，可以预见未来工程机械的智能化水平将会得到进一步提升。
